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[OpenCV][Python]色階調整去霧技術(暗通道去霧)
閱讀時間約 1 分鐘
色階調整去霧技術是一種圖像增強技術，通過調整圖像的亮度和對比度來減少或消除霧氣的影響。主要依賴於圖像的直方圖，通過分析圖像中像素亮度的分佈來增強細節、提高對比度，使得被霧氣模糊的細節得以還原。以改善模糊或灰濛的圖像。
本文主要利用了圖像去霧技術中的暗通道先驗（Dark Channel Prior）和引導濾波（Guided Filter），並且提供了多個參數來控制去霧的效果，適合調整以適應不同的圖像場景。
步驟：
- 圖像歸一化處理（範圍轉換到 [0, 1]）。
- 計算暗通道圖像，並使用引導濾波優化。
- 根據圖像中的亮點區域估計大氣光源。
- 使用大氣隱藏圖像進行去霧和色彩還原。
- 可選地應用 gamma 校正以提高對比度。
- 將結果範圍轉換回 [0, 255]，輸出去霧後的圖像。
圖檔來源
Pexels 上由 Eric Hammett 拍攝的相片: https://www.pexels.com/zh-tw/photo/2741576/
結果圖
左邊為原圖，右邊為去霧的成果
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選擇合適的蒙版颜色：
蒙版的颜色應該與背景形成鮮明對比，同時也要考慮與文案颜色的搭配，確保文案
在某些特殊情況下，需要將圖片進行黑白反轉，例如Tesseract(OCR辨識引擎)就有建議黑底白字的狀況下辨識率較高。
本文將使用 NumPy 進行影像黑白反轉，並顯示反轉前後的影像。
在影像辨識中，若遇到物件與背景難以分辨的狀況下，先做一下色彩分析，知道了色彩強度階層上的像素數，有助於了解後續需要做什麼處理，比較好分割出辨識物。
若想辨識的物件與背景的RGB值過於接近，也比較好說明此狀況，為什麼較難分割出物件。
成果呈現
第一張圖：左邊為原圖，右邊為分析結果的圖，用其他顏
這篇文章主要介紹了繪圖軟體中的色彩模式，包括RGB和CMYK的概念和用法。對於網路上使用和印刷的影像處理有很好的指導意義。
常見的圖像銳利化方法：
銳化濾波器
增強對比度
Unsharp Masking
色差檢測在許多應用中非常重要，如印刷、織物、塗料等。色差的測量通常使用 CIEDE2000 色差公式來計算兩個顏色之間的差異。
本文將檢測以下織物圖，分析出兩者的色差
程式範例
流程：
先利用K-Means分群的方式，分割出主要顏色，在用delta_e_cie2000來檢測色差
主要安裝
形態學操作在影像處理中有多種應用，特別是在處理二值化影像（黑白影像）。
在影像處理應用上，基本上都由侵蝕，膨脹這兩種方法，組合搭配而成。
常見應用場景
物體檢測與分割：
形態學操作可以用於增強或改善二值化影像中的物體邊界，使得物體的檢測和分割更加準確。
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